多元分析是一种收集多个数据集并对其组成部分进行因果推断的方法。企业必须收集所有可能的相关数据，才能做出数据驱动的决策。有时，这需要查看三个或更多数据集，这就是多元分析的用武之地。
要对不同类型的多元分析进行分类，首先需要了解所涉及的变量是独立的还是相关的。数据科学家擅长针对因变量使用某些技术，而针对自变量使用另一些技术。决定要测试多少个变量--相关变量还是独立变量。然后你将熟悉两种技术。一种是依赖性方法系列，其中包括预测分析模型。另一种方法基于相互依存关系。使用这两种方法中的任何一种，你都可以事先对自变量和因变量做出强有力的假设。
1.多元分析有哪些优势?
多元分析的主要优点是在分析数据时可以考虑多种因素。你可以对影响因变量的不同自变量进行分析。多元分析得出的结论有时更为准确。误差总是有的，但考虑到所有可能影响数据的变量，就不会有遗漏和做出错误假设的可能。
2.多元分析有哪些缺点?
多变量分析可能需要复杂的计算才能得到答案，并需要足够的数据来处理所有要分析的变量。由于 MVA 考虑了多个变量，它可以揭示一个变量对另一组变量的相对影响。这样可以更好地了解现实情况。
一个简单的二项式相关模型可以预测，如果一家公司在营销方面的支出增加 10 倍，销售额就会增加 5%。然而，MVA 中可能存在更多的限制和影响因素，可以提供更切合实际的预测。由于需要考虑营销支出的质量、渠道和时机，销售额的实际增幅可能不会达到 5%。
进行多元分析的程序取决于所使用的技术和 MVA 的目标。一般来说，在进行多元分析时会追求五个不同目标中的一个：
1.数据缩减或结构简化：围绕这一目标，多元分析有助于在不牺牲有价值信息的情况下尽可能简化数据，从而便于解释数据。
2.分类和聚类：如果有多个变量，可能需要根据共同特征对类似变量进行分组。聚类分析就是实现这一目的的一种方法。
3.探索变量之间的关系：这是一种探索性分析技术。其目的是检查数据，更好地了解相关变量之间的关系。例如，它们是相互独立的，还是存在因果关系，一个或多个变量是否依赖于其他变量?
4.预测：变量之间的关系可以提前预测。例如，你可以利用过去对其他变量的观察结果或当前对某一变量的观察结果来预测未知变量。如果你网站的点击量增加了 10%，你就可以利用这一信息来预测你将实现多少销售额，但你还需要考虑其他变量，如一年中的时间或营销渠道。
5.假设检验：你应根据一般参数制定具体的统计假设。应根据某些假设或先前的想法对假设进行检验。你可能还想测试某些做法(如对样本)的效果或影响，然后得出总体效果的结论。
建模过程总是有几个步骤。首先，你需要确定研究问题、目标和方案，然后将其与要使用的多维技术联系起来。下一步是制定分析计划。
然后，你必须评估多元技术本身的假设。无论选择哪种多元技术，都需要考虑某些建模假设，例如：线性程度、独立性、自变量的形式。你可能有必要评估自变量之间是否存在反比关系，然后你要估计一个多变量模型，并评估模型的整体拟合度。然后对模型进行解释和验证，根据最初的目的以特定的方式使用信息。
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